Владимир Овчинский: Трамп, ФБР, искусственный интеллект
| Завтра
Основные направления стратегии по обеспечению кибербезопасности
Как герой Марк Твена, сильно обмазанный смолой в перьях от лавины слухов о киберскандалах во время выборной компании, Трамп пытается ото всего этого очистится. Поэтому в последнее время без устали заявляет о том, что защитит Америку от киберугроз, нанесет удар по киберпреступности, кибертерроризму и кибершпионажу.
Многие представляют команду Трампа архаичными палеоконсерваторами, не понимающими и не использующими достижения информационно-коммуникационных технологий. Это абсолютно не так. В ходе избирательной кампании на него работали наиболее эффективные программы обработки Больших Данных и осуществление на этой основе целенаправленного воздействия на избирателей. В число узкого круга Трампа входит Питер Тиль – один из тех, кто олицетворяет новый технологический прорыв.
Уже после инаугурации Трампа американские правоохранительные структуры, нацеленные на борьбу с нелегальной миграцией, наркотрафиком, преступностью всех видов провели целый ряд совещаний. На них шла речь о наиболее эффективном использовании информационно-коммуникационных технологий и прежде всего искусственного интеллекта для укрепления правопорядка в стране.
Фрагменты этих заседаний транслировались по кабельным каналам. Ниже представлена короткая выжимка из выступлений, которые дают представления о возможных направлениях использования правоохранительными органами последних достижений искусственного интеллекта, глубокого обучения и нейронных сетей.
Искусственный интеллект – это программно-аппаратный комплекс, обеспечивающий поддержку и/или принятие результативных решений в динамичной, неустойчивой среде в установленное время, на основе заведомо неполной, нечеткой и не имеющей полной доказательной базы информации. Применительно к одним задачам искусственный интеллект самостоятельно принимает решения, но в большинстве случаев является элементом гибридного интеллекта, взаимодействуя с человеком.
Данное определение является инженерным по трем обстоятельствам. Прежде всего, оно задает критерий. Во-первых, результативность решений не носит абстрактного характера, а определяется в каждом конкретном случае постановщиком задачи. В одних случаях у вычислительного интеллекта может отсутствовать право на единственную ошибку, а в других – результативным решением может оказаться показатель, выше уже сложившегося уровня успешности решения проблемы.
Во-вторых, данное определение не привязывается к конкретным видам харда или софта. Возможно, завтра у нас появятся полноценные квантовые компьютеры. В университете Нотр-Дам уже сегодня идут эксперименты по использовании в качестве элементной базы компьютера живых бактерий. То же самое с софтом. Было бы самонадеянным утверждать, что и завтра вычислительные комплексы будут использовать машинное обучение и нейронные сети. Наконец, третий, принципиальный момент в определении – это то, что вычислительный интеллект обязан научиться работать с неполной и частично лживой информацией.
Особое внимание ФБР уделяет скачкообразному увеличению быстродействия компьютеров. От многих из нас укрылось определяющее обстоятельство. Выигрыш компьютеров в Го у человека был осуществлен не просто компьютером Google, а программно-аппаратным комплексом, где за программу отвечали алгоритмисты Google, а железо сделала канадская компания, недавно купленная Google — Google DeepMind. DeepMind – это единственная сегодня компания в мире, которой удалось создать действующий квазиквантовый компьютер. Квази потому, что значительная часть вычислений осуществляется в рамках традиционного кремниевого электромеханического компьютера, и лишь некоторые выполняет квантовый компонент. Но даже в таком виде обеспечивается на порядки более высокая скорость, чем у современных кремниевых суперкомпьютеров. Чем выше скорость, тем проще осуществлять глубокое обучение методом проб и ошибок.
Криминальные структуры и искусственный интеллект
По оценкам ФБР, существуют три причины, по которым искусственный интеллект в ближайшие годы вызовет жгучий интерес у криминала. Первая причина – несомненное первенство Америки в области информационно-коммуникационных технологий. Уровень оснащенности программно-аппаратными комплексам самого различного типа домохозяйств, корпораций и государственного сектора является беспрецедентным в мире. По усредненным оценкам ведущих исследовательских центров, Америка в области ИКТ в сфере разработок опережает страны Большой семерки на пять-семь лет, а в фазе применения – на три-четыре года. Однако столь высокий уровень оснащенности имеет и оборотную сторону. Сегодня телекоммуникационные сети и компьютерные устройства всех типов представляют собой наиболее важную инфраструктуру Америки, превосходящую по своему значению коммунальную, транспортную и энергетическую.
Любые сети нуждаются в защите. Все люди, обладающие минимальной компьютерной грамотностью, знают о стандартах информационной безопасности. Это уровень информационной безопасности, гарантирующий домохозяйства, корпорации или государственные учреждения от проникновения в сети хакеров, организации информации или даже перехват ими управления.
Если взять третью по вкладу в ВВП отрасль США – финансы, то, по оценкам ФБР, выясняется удручающая картина. Для того чтобы американские банки и инвестиционные институты смогли модернизировать системы информационной безопасности, они должны при условии безубыточной работы и отсутствия инфляции начать выдавать кредиты под 7-9%. Это подорвет американскую экономику.
Вторая причина притягательности искусственного интеллекта для криминального сообщества – это характер киберпространства. Если при реализации идей Трампа и должной работе Министерства внутренней безопасности, миграционных служб, полиции и т.п. страна может положить конец нелегальной миграции, достигавшей в последние годы более 1,5 млн.человек ежегодно, то в киберпространстве, увы, стену не построишь.
Между тем, динамика такова, что из года в год доля компьютерных преступлений, а точнее преступлений, осуществленных в киберпространстве в общем объеме преступности неуклонно растет. Если в 2000 г. на долю компьютерной преступности в США приходилось не более 5% от общей криминальной добычи и ущерба, в 2007 – 12%, в 2010 – 25%, то в настоящее время, по оценкам Центра изучения компьютерной преступности Северо-восточного университета в Чикаго – не менее 45%, а по данным ФБР – около 30%. Мы видим экспоненциальный рост. При этом все специалисты хорошо знают, что доля открываемых уголовных дел по компьютерным преступлениям в США в пять-шесть раз ниже, чем по традиционным видам преступности.
Преступность необратимо уходит и действует через киберпространство. При этом необязательно, чтобы само преступление совершалось в виртуале. С появлением интернета всего, киберпространство все чаще используется для совершения традиционных преступлений при помощи нетрадиционных орудий и методов.
Сегодня ФБР и полиция штатов должны исходить из того, что в интернете нет границ. Никакого отдельно американского, британского, китайского или русского интернета не существует. Соответственно юридическая база для работы правоохранительных органов, сложившаяся для обычного пространства не подходит для киберпространства.
Существует и третья причина, подстегивающая интерес преступников к искусственному интеллекту. На сегодняшний день американское законодательство в области информационно-коммуникационных технологий является самым либеральным в мире. А американский внутренний рынок – самым большим.
Если еще три-пять лет назад главной локацией действия киберпреступников были страны ЕС, то начиная с 2011 г. картина на ближайшие десятилетия необратимо изменилась. В условиях незначительной регулируемости американского интернета и нашествия киберпреступников со всего мира, по программно-аппаратному оснащению полиция даже лучших штатов, таких как Калифорния, Нью-Йорк, Техас, Иллинойс и Вашингтон уступает полиции Финляндии, Норвегии, Швеции, Великобритании и Нидерландов. При уровне компьютерной преступности в Канаде в 2,5 раза ниже, чем в США, канадская Конная королевская полиция по программно-аппаратному оснащению не уступает полицейским подразделениям лучших штатов, не говоря уже о среднем уровне в стране.
Как данные ФБР и правоохранительных органов, так и результаты исследовательских тем, открытых в ведущих университетах США, позволяют говорить, что в настоящее время отсутствуют признаки целенаправленных усилий американского криминала по созданию собственных разработок в области искусственного интеллекта.
Успешные преступники, работающие по-крупному в таких сферах как финансы, крупномасштабная контрабанда, нелегальная купля-продажа интеллектуальной собственности и т.п. – люди предельно рациональные. На данном уровне разработок в области искусственного интеллекта у них нет необходимости привлекать внимание, вербуя в свои ряды команды наиболее продвинутых стартапов, за которыми охотятся военное и разведывательное сообщества, крупнейшее корпорации. Сегодня это не нужно. Почему?
Прежде всего, стремясь минимизировать издержки и привлечь к развитию собственного продукта максимальное количество внешних, в значительной степени бесплатных, разработчиков, большинство ведущих производителей платформ искусственного интеллекта уже выпустили платформы с открытым кодом: Tensorflow, BigSur, Torch, SciKit, Caffe, CNTK, DMTK, Deeplearning4j, H2O, Mahout, MLLib, NuPIC, Project Malmo Microsoft DeepMind GOOGLE.
У киберкриминала есть из чего выбрать для создания собственных мощных платформ искусственного интеллекта. Практически все разработки искусственного интеллекта с открытым исходным кодом представляют собой контейнеры (Контейнер – это платформа, на которой при помощи API могут монтироваться любые сторонние программы, сервисы, базы данных и т.п. Если раньше каждый при создании собственной программы или сервиса должен был от начала до конца первоначально разработать алгоритмы, а затем, пользуясь тем или иным языком программирования, перевести их в код, то сегодня возможно создавать продукты и сервисы, также как строители строят дом – из стандартных, доставленных на стройплощадку, деталей).
Начиная с 2015 г. стремительно растет сфера AIAS – искусственный интеллект как сервис. Компании, разрабатывающие отдельные элементы искусственного интеллекта и в первую очередь хранилища данных, алгоритмы глубокого обучения, алгоритмы нейронных сетей, включая глубокие, а также программы обработки естественного языка и многомерных расчетов, более чем в двух третях случаев предусматривают возможность использования их разработок через API. Более того, некоторые компании сегодня позволяют за относительно небольшую плату брать напрокат свое программное обеспечение в области искусственного интеллекта. Если в случае API при необходимости правоохранители могут установить характер использования программы, то при аренде такое невозможно.
Наконец, еще пять-семь лет назад в Соединенных Штатах имелось 12 университетов, в которых студенты получали первоклассную подготовку в области исследований и практических разработок, связанных с искусственным интеллектом. В те времена правоохранители и полиция штатов вполне могли держать на учете каждого человека, специализировавшегося в профессии с повышенным уровнем опасности для среды, и могли отслеживать его карьеру на протяжении всей жизни. Сегодня такой возможности больше нет.
Мало того, что в Соединенных Штатах число университетов, обучающих компьютерным наукам на высоком уровне увеличилось до 40, и подобного рода учебные заведения появились по всему миру. Образовалась целая отрасль онлайн обучения. Сегодня перед людьми, обладающими необходимой начальной подготовкой, открыты бесплатные онлайн курсы по всем компонентам искусственного интеллекта от лучших университетов. В этом плане ФБР весьма тревожат некоторые статистические данные.
В 2016 г. Стэнфордский университет в рамках программы AI 100 провел сравнительный анализ этнического состава и локации проживания лиц, обучающихся на цикле курсов «Искусственный интеллект» в Стэнфордском университете в 2015-2016 гг. Удалось установить, что устойчиво растет доля иностранных учащихся. В 2015 г. таковых было 27%, а в середине 2016 г. – уже 48%. Основной прирост дали регионы, характеризующиеся высоким уровнем компьютерной преступности. Наибольший прирост обучающихся был из России. На следующих местах находятся Тайвань, Бразилия, Украина и Мексика. В силу особенностей доступа в отчет не попали обучающиеся из Китая. Однако любопытно, что в составе обучающихся из Соединенных Штатов, по данным Стэнфордского университета, MTI и Колтека, устойчиво растет доля обучающихся, ассоциирующих себя с китайской, латиноамериканской (мексиканской) этническими группами, а также выходцами с постсоветского пространства, прежде всего России, Украины и Белоруссии, получившими грин-карты или рабочие визы. Любопытно, что, если еще в 2015 г. у обучающихся наибольшие интерес вызывал уровень разработчика, то уже в 2016 г. у иностранных учащихся и представителей этнических меньшинств была заметна тяга к уровням архитектора, технического эксплуатанта и продвинутого пользователя.
Криминал не собирается изобретать велосипед. Он озабочен тем, как научиться на нем ездить и выработкой наиболее эффективных маршрутов: В этой связи хочу напомнить: во времена сухого закона в 20-е гг. прошлого века итальянские и еврейские преступные синдикаты отнюдь не строили в Детройте автомобильных заводов. Однако они были оснащены автомобилями гораздо лучше полиции и только что возникшего ФБР.
Основные направления использования искусственного интеллекта криминалом
По мнению ФБР, использование искусственного интеллекта криминалом в Америке в течение ближайших пяти лет будет иметь место в нескольких приоритетных сферах. Их объединяет наиболее благоприятное для криминала соотношение трех переменных: полученный преступный доход, совокупные приведенные издержки на подготовку, совершение и сокрытие преступления, и уровень риска. В рамках научно-практической конференции, проведенной информационными службами ФБР совместно с представителями офиса Директора национальной разведки, АНБ, Министерства внутренней безопасности и привлечением ведущих исследователей в области высокотехнологичной преступности, были выделены следующие основные направления использования искусственного интеллекта криминальным сообществом.
1. Использование искусственного интеллекта для компроментации и имплантации вредоносного софта в действующие на территории Соединенных Штатов платежные системы, в основном использующие протокол блокчейн и имеющие Р2Р архитектуру. Если еще в 2005 г. Большая четверка процессинговых компаний обеспечивала на территории США 87% небанковских транзакций, то в 2015 г. на их долю приходилось уже 67%, а в 2016 г. – 52%. По прогнозам, к 2020 г. именно платежные системы на основе блокчейна и архитектуры Р2Р будут обеспечивать до 90% транзакций. В настоящее время из общего объема примерно в 208 млрд. долларов – добычи киберпреступников на территории США в 2016 г. – не менее 12-15 млрд. приходилось на платежные мошенничества. Это — достаточно незначительная величина, поскольку общий объем небанковских транзакций, проходящих через американские платежные системы, составил более 6 трлн.долларов. Т.е. киберкриминал смог присвоить себе не более 0,2% от общего оборота небанковских систем.
Подлинная проблема состоит в том, что Большая четверка (Visa, MasterCard, American Express и Dinner Club) вложила огромные деньги в создание инфраструктуры информационной безопасности. Тем не менее, преступники кладут в свой карман не менее одной десятой доходов процессинговых компаний. Одноранговые платежные системы вытесняют процессинговые компании. Прежде всего, за счет экономики издержек для клиентов. При этом по состоянию на 2016 г. из без малого 30 платежных сервисов, построенных на блокчейне, действующих в США, лишь семь удовлетворяют требованиям компьютерной безопасности. Соответственно подсоединение к платежным сервисам, и добавление к каждой транзакции порядка 0,1-0,3% принесет миллиардные доходы преступникам при отсутствии какого-либо риска.
Программы искусственного интеллекта в данном случае крайне важны. Они позволяют использовать методы глубокого обучения нейронных сетей для взлома и перепрограммирования платежных протоколов, построенных на блокчейне. Эксперименты, проведенные в университете Санта-Фе и Дармурдском университете показали, что программы искусственного интеллекта справляются с этой задачей эффективнее, чем люди-программисты. Уязвимость заключена в блокчейне. Он, как любой код, базируется на правилах и алгоритмах. Именно на них построены игры – от шахмат до покера, где искусственный интеллект победил человека.
2. В настоящее время из 50 крупнейших финансовых институтов, в 47 – торговые операции осуществляются роботизированными платформами, базирующимися на последних достижениях искусственного интеллекта. При том, что вся мировая экономика в год производит примерно 85 трлн.долларов товаров и услуг, 50 ведущих американских финансовых институтов в течение года проводят торговых операций на сумму 2,4 квадриллиона долларов.
На долю высокотехнологичного киберкриминала, извлекающего прибыль из торговых операций крупнейших финансовых институтов, приходится 40-50 млрд.долларов ежегодно. Это – наиболее прибыльная, хотя и достаточно рискованная сфера организованной киберпреступности.
Поскольку в последние несколько лет развернулась настоящая гонка финансовых вооружений, выражающаяся в совершенствовании всеми крупнейшими финансовыми институтами своих платформ на основе искусственного интеллекта, преступникам даже для того, чтобы хотя бы сохранить долю доходов, необходимо участвовать в этой гонке. В этой связи использование преступными группами искусственного интеллекта для операций на финансовых рынках путем проникновения и компрометации торговых платформ не оставляет для криминала другой возможности, как использовать лучшие решения с открытым кодом в сочетании с AIAS. В отличие от ситуации в платежном бизнесе, где в 2017-2020 гг. ФБР ожидает резкого увеличения размеров и доли преступных доходов в обороте платежных систем, в алгоритмическом трейдинге в краткосрочной перспективе доля преступников будет снижаться. Вряд ли в ближайшие годы им удастся не только вырваться вперед, но и просто сохранить паритет в оснащенности программами с искусственным интеллектом по сравнению с ведущими финансовым институтами.
3. Офис Директора национальной разведки в 2014 г. сообщил, что в 2012-2014 гг. у американских корпораций было украдено интеллектуальной собственности на 300 млрд.долларов. По мнению офиса, не менее 75% этой суммы пришлось на прокси- хакерские группировки Народно — освободительной армии Китая ( НОАК ), и 25% — на коммерческих хакеров.
Есть основания полагать, что по мере развертывания технологической гонки интерес киберпреступников как внутри, так и вне США к интеллектуальной собственности будет только нарастать. Известно также, что для вскрытия сегодняшних мощных систем корпоративно-информационной безопасности все шире используются многофункциональные программы, в основе которых лежат самосовершенствующиеся алгоритмические модули. Подобные модули – это ключевой элемент искусственного интеллекта.
ФБР признает, что Америка сегодня не готова к отпору хакерским группировкам, нацелившимся на интеллектуальную собственность, принадлежащую корпорациям, федеральному правительству и университетам. Не говоря уже о полиции штатов, в ФБР отсутствует подразделение, ориентированное на профилактику и расследований преступлений в области кражи интеллектуальной собственности. Подобного подразделения нет и у Министерства внутренней безопасности. Что же касается АНБ, то его в соответствии с утвержденным кругом полномочий, больше всего заботит не интеллектуальная собственность, а защита военных и федеральных критических инфраструктур.
Мало надежды и на внутренние службы информационной безопасности. Ежегодно проходят встречи CIS. В них участвуют руководители служб информационной безопасности крупнейших, либо наиболее быстро развивающихся компаний Америки, а также производители программных продуктов в сфере информационной безопасности. На встрече в 2016 г. в Нью-Йорке были приведены убийственные факты, характеризующие состояние информационной безопасности в лучших компаниях Америки. Несмотря на все усилия, средний срок пребывания хакерского софта в корпоративных сетях в тех случаях, когда он в итоге бывает все-таки обнаружен, увеличился с 2014 по 2016 гг. с примерно 150 до 230 дней. При этом, по оценке участвующих, удается обнаружить примерно 30-40% от общего числа активных проникновений в корпоративные сети. И это – в крупнейших компаниях.
По данным Интерпола, мировой рынок краденного софта подбирается в настоящее время к 500 миллиардов долларов ежегодно. Понятно, что гораздо выгоднее купить украденную документацию, чертежи, программы, чем тратить огромные деньги на исследования и разработки. Совместное исследование Академии ФБР и фармацевтического гиганта Sanofi показало на примере Индии, что один доллар украденной интеллектуальной собственности в фармацевтике экономит производителям дженериков 17-20 долларов расходов на исследования и разработки.
Очевидно, что столь доходная отрасль является одним из ключевых кандидатов на использование искусственного интеллекта. ФБР полагает, что уже в настоящее время внутри корпоративных сетей лидеров американского хайтека и биотехнологий действуют многоцелевые и многофункциональные хакерские программные модули, построенные на основе самосовершенствующихся программ.
4. Первые три направления использования искусственного интеллекта преступниками достаточно очевидны. Четвертое направление многократно описано в фантастических романах и рассказах, а также легло в основу множества блокбастеров, начиная со знаменитого Терминатора.
В 2016 г. произошло первое целенаправленное убийство с использованием робота. В палате интенсивной терапии госпиталя ордена иезуитов в Сан-Мигеле больной умер от подачи в капельницу смертоносного состава вместо предписанного лекарства. Полицейские не смогли бы обнаружить данное преступление, если бы не случайность. Программист, которого банда подрядила, чтобы взломать программу, управляющую автоматической раздачей лекарств, поделился информацией в одном из закрытых чатов. В нем присутствовал осведомитель городской полиции. Благодаря нему программист был задержан, а позднее вырисовалась вся картина.
В течение 2015-2016 гг. агенты под прикрытием и осведомители ФБР и полиции неоднократно сообщали, что преступные синдикаты по-прагматичному серьезно обсуждали различные варианты убийств, используя насыщенные электроникой автомобили, умные дома, медицинские комплексы и т.п. Поскольку у преступников обычно мысли не расходятся со словом, а слово – с делом, вполне можно ожидать появления в Америке принципиально нового явления.
ФБР всерьез готовится к появлению подпольного синдиката, специализирующегося на заказных высокотехнологичных убийствах, замаскированных под технические инциденты различного рода. Принимая во внимание объем рынка заказных убийств в Соединенных Штатах, составляющий около 2 млрд.долларов в год, ожидается появление такого сетевого синдиката, а скорее всего не одного, а нескольких, во временном интервале одного-двух лет.
5. Это использование искусственного интеллекта для разведывательной деятельности организованной преступностью против полиции и ФБР.
Вот уже в течение года ФБР внимательно отслеживает попытки на черном рынке купить те или иные базы изображений с видеокамер, установленных в кафе, торговых центрах, рядом с полицейскими участками, зданиями ФБР и т.п. Это наводит нас на мысль, что преступники начали создание собственной базы данных с использованием примерно тех же решений искусственного интеллекта, что и правоохранительные органы. С учетом того, что объем их базы будет существенно меньше, ее вполне можно реализовать на платформах искусственного интеллекта с открытым кодом, соединив их с коммерчески доступными сервисами анализа связей, видео, текстов и т.п.
Также ФБР полагает, что преступники будут пытаться создать две базы путем анализа потокового видео с мест, приближенных к зданиям правоохранительных органов. Первая – это база агентов под прикрытием и осведомителей. В делах, относящихся к компетенции ФБР, более чем в 70% случаев успех был связан с работой этих отважных людей.
Кроме того, ФБР ожидает попыток создания криминалом баз данных на сотрудников информационных центров полиции штатов и ФБР. То есть людей, допущенных в святая святых. С учетом того, что у каждого, даже самого преданного и отважного правоохранителя есть уязвимые места, создание подобных баз могло бы иметь гибельные последствия. Это понимаем мы, но это понимают и преступники. Надо быть готовым к этому вызову.
Основные направления применения искусственного интеллекта в структуре ФБР и полиции Штатов в 2017-2020 гг.
Двусторонние и многосторонние встречи, открытые конференции и совещания за закрытыми дверями позволили определить основные направления использования искусственного интеллекта и его элементов в работе ФБР и полиции штатов. Эти направления нашли отражение в концепции N4G. В число основных направлений включаются:
1.Использование в аналитико-ситуационных центрах в офисах ФБР на местах и аналогичных офисах полиции штатов программно-аппаратную среды с единой интегральной обработкой файлов различной размерности и формой представления, включая текстовые, табличные, аудио, видео, сигнальные от датчиков, банковские транзакции, показания локации и т.п.
До конца 2017 г. минимум в пяти полицейских управлениях на уровне штатов и в двух отделах ФБР будут запущены подобные пилотные ситуационные центры.
2.В настоящее время ФБР и полиция подвергается частично оправданной критике за хранение избыточной информации об американцах. Например, в 2016 г., в Конгрессе США рассматривался доклад Центра по конфиденциальности и технологиям университета Джорджтауна. В ходе дискуссий по докладу выяснилось, что в настоящее время в базе данных ФБР и полиции содержатся биометрические данные на 130 млн. американцев, т.е. более половины взрослого населения страны. В ходе обмена мнениями стороны согласились, что порядка 35 млн. единиц хранения являются избыточными, поскольку эти люди никогда не совершали противоправных поступков, не имели связей и отношений с террористами и преступниками, а также не совершали предосудительных поступков в общественном плане. На этом совещании представитель ФБР был вынужден признать, что в базе не оказалось примерно полутора миллиона единиц хранения биометрических данных американцев, впервые совершивших преступления в период 2010-2015 гг. (Полные профили, включающие до 50 параметров содержатся на 12 млн.американцев. то же время на 130 млн.американцев в базе ФБР содержатся фотографии, голосовые данные и т.п. Они не считаются полным профилем и не составляют индивидуальный идентификационный файл гражданина).
Данная ситуация сложилась не из-за злого умысла или стремления ФБР играть роль Большого брата, а из-за способа ввода биометрических данных и особенностей их хранения. На сегодняшний день Информационный центр ФБР и локальные информационные центры полиции штатов вводят биометрические данные вручную в соответствии с решениями, применяемыми людьми. Кроме того, хотя ФБР и использует наиболее современные на сегодняшний день СУБД, они предусматривают отдельное хранения и обработку биометрических данных.
Для преодоления этих недостатков с 2015 г. Центр ФБР совместно с MTI и Google ведет работу по созданию рекуррентной базы данных. По прикидкам в течение 2017 г. база будет запущена в опытную эксплуатацию. Ее принципиальное отличие от ныне существующих баз данных состоит в трех обстоятельствах. Не человек, а машина будет принимать решение о появлении того или иного профиля в базе данных. Грубо говоря, предусматривается система, в корне отличающаяся от ныне принятого порядка. Сейчас соответствующие руководители полиции, агенты ФБР принимают решения о заведении файлов на того или иного человека. Как показывает практика, эти решения часто бывают ошибочны и субъективны. В новой системе предполагается обеспечивать ее нефильтрованными потоками информации. Фильтровать, а соответственно определять необходимость заведения профилей, будет сама система. В систему встраивается модуль глубокообучаемых нейронных сетей. Данный модуль будет отвечать за своевременное исключение профилей и параметров лиц, которые по критериям базы попали в нее, но в течение определенного времени не вызвали интереса со стороны ФБР или полиции штатов. Наконец, данная система в отличие от ныне применяемых, будет способна взаимодействовать с конечными пользователями на естественном языке и с использованием визуальных средств.
3.Как уже отмечалось, одним из наиболее угрожаемых с точки зрения динамики организованной преступности секторов экономической жизни страны, являются небанковские платежные системы. По согласованию с наиболее динамичными платежными системами Stripe и Wise, ФБР организовало частно-государственное партнерство по созданию и эксплуатации платформы по обнаружению мошенничеств и взломов платежных систем. Данная система будет открыта для всех лицензированных платежных систем. Предусматривается, что они будут выделять на содержание системы ежегодный взнос в зависимости от объема транзакций и уровня сертификата информационной защиты, присвоенного платежной системе. Производителем системы в результате тендера выбрана компания Palantir. В 2017 г. она должна запустить платформу POLPAY.
4. В 2017 г., используя платформу контекстного интеллекта Nigel, предусматривается создать безбумажный офис агента ФБР или полицейского участка. Поскольку система Nigel в отличие от других способна не только к семантическому анализу (распознаванию объектов по различным онтологиям. Онтологии могут быть различны – свойства, отношения, функции, человек, юридическое лицо, предмет и т.п.), но и к контекстному распознаванию ситуации (ситуации могут быть одинаковы по онтологиям, но различными по смыслу. Например, в двух ситуациях участвуют одни и те же персонажи – женщина, мужчина и ребенок. Контекст ситуации может быть различен. В одном случае это может быть счастливая семья. В другом – бывшие супруги, делящие ребенка. Сейчас ни одна система кроме Nigel не способна распознавать ситуацию), она будет давать экспертные советы правоохранителям, привязанные к уникальной конкретной обстановке.
5.Использование искусственного интеллекта для экономии бюджета ФБР и полиции штатов. В настоящее время почти четверть работников, проходящих как занятые в полиции штатов, на которых приходится чуть больше 15% фонда заработной платы, заняты различного рода рутинными операциями, имеющими общепрофессиональный характер. Речь идет о многочисленных секретарях, юрисконсультах, фотографах и т.п. ФБР в рамках программы сокращения бюджета федеральных органов власти за счет роботизации, в течение 2017-2020 гг. будет последовательно заменять юрисконсультов и секретарей роботизированными устройствами. В настоящее время для ФБР на 2020 г. установлен норматив сокращения не менее 10% вспомогательного персонала, не связанного с выполнением оперативно-розыскных, следовательских и других полицейских функций, а также работой в лабораториях.
6.Начиная с 2017 г. ФБР совместно с компанией ForAllSecure и университетом штата Пенсильвания преступило к разработке системы искусственного интеллекта Mayhem — первой в мире системы искусственного интеллекта, основными функциями которой являются распознавание индивидуального почерка хакеров и хакерских группировок, а также обнаружение атак и активного тестирования, и преследование хакеров в их ходе, вплоть до установления их локации.
ФБР и исследователям Пенсильванского университета удалось установить, что методы комбинаторики позволяют системам искусственного интеллекта распознавать в доли секунды некоторые особенности вредоносного софта, а также архитектуры атак, которые укрываются из-за недостатка времени от высококвалифицированного персонала служб информационной безопасности.
Есть основания полагать, что данная система является подлинным прорывом и может обеспечить долгожданный перелом в состязании информационных меча и щита.
Таковы основные направления стратегии ФБР по обеспечению кибербезопасности в Америке времен Трампа.
